Chúc mừng Huỳnh Thái Thi – học viên cao học ngành An toàn thông tin – có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về Hệ thống Song song và Phân tán – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026), tổ chức tại Tokyo, Nhật Bản.Tên bài báo:“SSCFuzz: Combining LLM-Generated Transaction Sequences with Undirected Exploration for Smart Contract Fuzzing”Học viên thực hiện: Huỳnh Thái Thi – Học viên cao học ngành ATTT khóa 18.2GIảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế DuyTóm tắt bài báo:Hợp đồng thông minh (smart contract) đang quản lý một khối lượng tài sản tài chính rất lớn nhưng lại đặc biệt khó kiểm thử: đầu vào hợp lệ phải tuân theo giao diện nhị phân ứng dụng (ABI), các lỗ hổng có thể khai thác thường chỉ bộc lộ qua chuỗi giao dịch nhiều bước có trạng thái, và mỗi lần thực thi trên Máy ảo Ethereum (EVM) đều tốn kém nên số lượt thực thi bị giới hạn nghiêm ngặt.Bài báo đề xuất SSCFuzz, một khung fuzzing tách bạch giữa việc "tấn công vào đâu" và "tấn công như thế nào": ở mỗi vòng lặp, một bộ chọn (selector) quyết định chiến lược cùng chế độ sinh mới hoặc đột biến; mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sinh chuỗi giao dịch trực tiếp từ mã nguồn hợp đồng; và Foundry thực thi chuỗi giao dịch này trên EVM thực, qua đó cung cấp độ phủ mã bytecode cùng một oracle phát hiện thất thoát tài chính dựa trên bất biến số dư. Do ngân sách khởi động lạnh chỉ cho phép khoảng mười một lượt thử cho mỗi chiến lược, bộ chọn được thiết kế như một bộ học tăng cường không cần huấn luyện: nó ước lượng trực tuyến giá trị của từng chiến lược từ chính phần thưởng thu được, đồng thời mã hóa sẵn quy tắc chuyển đổi cho môi trường phi dừng (khởi động, khai thác chiến lược đang cho phần thưởng tốt nhất, và từ bỏ khi chiến lược đó không còn hiệu quả) thay vì phải học quy tắc này.Kết quả thực nghiệm so với bốn phương pháp cơ sở trên 33 hợp đồng thuộc bộ dữ liệu SmartBugs-Curated và 25 kịch bản tái hiện tấn công thực tế từ DeFiHackLabs cho thấy SSCFuzz phát hiện lỗ hổng có thể khai thác trên 48% số hợp đồng ở cả hai bộ dữ liệu, vượt qua toàn bộ phương pháp cơ sở trên bộ dữ liệu thực tế (kết quả tốt nhất của các phương pháp cơ sở là 40%) và ngang bằng phương pháp tốt nhất trên bộ dữ liệu học thuật. Phân tích chuyên sâu còn cho thấy hai thành phần của hệ thống bổ trợ lẫn nhau: trên các hợp đồng phức tạp, việc sinh chuỗi giao dịch bằng LLM đạt độ phủ thấp hơn 0,114 so với lấy mẫu ABI ngẫu nhiên đều (δ = −0,50) nhưng lại tăng khả năng phát hiện khai thác lên 3,5 lần, cho thấy độ phủ mã không phản ánh đầy đủ hiệu quả tìm lỗ hổng; ngược lại, thăm dò ABI ngẫu nhiên đều tuy chỉ chiếm một phần tám số vòng lặp nhưng đóng góp một nửa độ phủ mới và tạo ra lần khai thác đầu tiên cho khoảng một nửa số hợp đồng được giải.Thông tin về hội nghị: ICPADS là hội nghị khoa học quốc tế thường niên do IEEE Computer Society bảo trợ, được tổ chức từ năm 1992, là diễn đàn để các nhà khoa học, kỹ sư và chuyên gia trao đổi ý tưởng, kinh nghiệm cùng những kết quả nghiên cứu mới nhất trên mọi khía cạnh của hệ thống song song và phân tán. ICPADS 2026 đánh dấu lần tổ chức thứ 32 của hội nghị, sẽ diễn ra từ ngày 22–26/11/2026 tại Tokyo, Nhật Bản với chủ đề "Ubiquitous Computing for Global Communities", tập trung vào các hướng nghiên cứu tiên phong như điều phối edge-cloud, hạ tầng tính toán bền vững, hệ thống phân tán AI-native và IoT lấy con người làm trung tâm. Hội nghị được xếp hạng B theo bảng xếp hạng CORE, với kỷ yếu được xuất bản bởi IEEE và lập chỉ mục trên IEEE Xplore, Scopus và DBLP.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19TNyFBDC5/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Nguyễn Lê Phúc Lâm – sinh viên ngành An toàn thông tin – đã có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về Hệ thống Song song và Phân tán – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026), tổ chức tại Tokyo, Nhật Bản.Bài báo: “DriftGuard-APT: Concept Drift-Aware Unsupervised Graph Learning for APT Detection on Provenance Streams”Sinh viên thực hiện: Nguyễn Lê Phúc Lâm - Lớp ATTT2024.2 Giảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế Duy, PGS. TS. Phạm Văn Hậu Lời cảm ơn: “Em xin chân thành gửi lời cảm ơn TS. Phan Thế Duy và PGS. TS. Phạm Văn Hậu đã tận tình hướng dẫn, định hướng, đóng góp ý kiến và hỗ trợ em trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Sự chỉ bảo và những góp ý quý báu của quý thầy đã giúp em có thêm định hướng trong nghiên cứu và hoàn thiện công trình của mình. Em kính chúc quý thầy luôn mạnh khỏe, hạnh phúc và đạt được nhiều thành công trong công tác giảng dạy, nghiên cứu”.Tóm tắt bài báo (Abstract): Advanced Persistent Threats (APTs) pose a serious risk to critical infrastructure and enterprise systems, often causing operational disruption, financial losses, and exposure of sensitive information. As attacker tactics and execution environments evolve, provenance graph detectors trained on earlier system behavior can mistake benign operational change for malicious activity, making long-term monitoring unreliable. This paper proposes DriftGuard-APT, a drift-aware framework that enables provenance graph detectors to adapt to changing system behavior without requiring target-domain labels during deployment. The framework learns a model of benign behavior, monitors streaming graph data for distribution shifts, and updates the detector after a drift alarm using score-selected post-drift windows together with replayed source-domain examples. Evaluated on DARPA CADETS E3 and E5 under sudden, incremental, and reoccurring drift, the deployment configuration achieves area under the ROC curve (AUC) scores of 0.852, 0.811, and 0.536, respectively. It also reduces the false-positive rate from 4.5% to 2.7% under sudden drift, from 3.4% to 2.2% under incremental drift, and from 9.8% to 4.9% under reoccurring drift. These results show that drift-triggered adaptation can improve the reliability of provenance-based APT monitoring under monotonic shifts, while the weaker AUC under reoccurring drift highlights the need for more flexible post-drift admission policies. Thông tin về hội nghị: ICPADS 2026 (The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems) là hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 32, tập trung vào các nghiên cứu và ứng dụng trong lĩnh vực hệ thống song song và phân tán. Hội nghị tạo diễn đàn trao đổi học thuật, công bố các kết quả nghiên cứu mới và kết nối các nhà khoa học, chuyên gia trong lĩnh vực điện toán song song, điện toán phân tán, trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tính toán hiện đại. Với định hướng thúc đẩy những giải pháp tính toán hiệu năng cao, có khả năng mở rộng và đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn, ICPADS là một diễn đàn quan trọng đối với cộng đồng nghiên cứu khoa học máy tính.Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19Z6ZpMecP/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Ngày 01/10 hằng năm là Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia (Innovation Day), góp phần lan tỏa tinh thần đổi mới sáng tạo, thúc đẩy nghiên cứu, phát triển, ứng dụng và chuyển giao công nghệ trong toàn xã hội. Hưởng ứng Ngày hội năm 2026 với chủ đề “Đổi mới sáng tạo - Động lực phát triển của toàn xã hội”, Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) tiếp tục phát huy thế mạnh về công nghệ thông tin, nghiên cứu khoa học và kết nối doanh nghiệp, tạo môi trường để những ý tưởng mới được phát triển và hướng đến giải quyết các bài toán thực tiễn.Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo - động lực cho phát triểnTrong bối cảnh khoa học và công nghệ đang tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực của đời sống kinh tế - xã hội, năng lực nghiên cứu, làm chủ công nghệ và đổi mới sáng tạo ngày càng có ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển của mỗi quốc gia.Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là “đột phá quan trọng hàng đầu”, đồng thời là động lực chính để phát triển lực lượng sản xuất hiện đại, đổi mới phương thức quản trị và thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội.Một trong những định hướng đáng chú ý của Nghị quyết là tăng cường đầu tư cho các trung tâm nghiên cứu, thử nghiệm và phòng thí nghiệm; ưu tiên những công nghệ chiến lược như trí tuệ nhân tạo, bán dẫn, robot và tự động hóa; đồng thời tăng cường đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao trong các lĩnh vực khoa học, kỹ thuật và công nghệ.Trong tinh thần đó, đổi mới sáng tạo không chỉ là câu chuyện của các viện nghiên cứu, trường đại học hay doanh nghiệp công nghệ. Giá trị của đổi mới nằm ở khả năng huy động tri thức, công nghệ và nguồn lực của toàn xã hội để tạo ra những sản phẩm, giải pháp và phương thức mới có khả năng giải quyết các vấn đề thực tiễn.Từ ý tưởng đến nghiên cứu, thử nghiệm và ứng dụngĐối với trường đại học, đổi mới sáng tạo được hình thành từ chính hoạt động đào tạo và nghiên cứu. Một ý tưởng của sinh viên có thể bắt đầu từ lớp học, được phát triển thành đề tài trong phòng thí nghiệm, tiếp tục hoàn thiện cùng giảng viên và doanh nghiệp trước khi hướng đến một sản phẩm hoặc giải pháp có khả năng ứng dụng.Vì vậy, xây dựng môi trường đổi mới sáng tạo không chỉ là khuyến khích những ý tưởng mới mà còn cần tạo điều kiện để người học và nhà khoa học có thể nghiên cứu, thử nghiệm, kết nối với nguồn lực công nghệ và tiếp cận những bài toán thực tế.Đây cũng là một trong những vai trò quan trọng của đại học trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo: đào tạo nguồn nhân lực, tạo ra tri thức mới, phát triển công nghệ và kết nối nghiên cứu với nhu cầu của doanh nghiệp, cộng đồng và xã hội.UIT và không gian đổi mới sáng tạo từ giảng đườngVới thế mạnh đào tạo và nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ thông tin và truyền thông, UIT đang thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu khoa học, phát triển công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số gắn với những lĩnh vực công nghệ mới.Từ trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu, an toàn thông tin đến vi mạch bán dẫn, hệ thống thông minh và các hướng nghiên cứu liên ngành, hoạt động đào tạo và nghiên cứu tại UIT tạo điều kiện để giảng viên, nhà khoa học và sinh viên tiếp cận những bài toán công nghệ đang được quan tâm.Cùng với hoạt động tại các phòng thí nghiệm và nhóm nghiên cứu, việc tăng cường kết nối Nhà trường - Doanh nghiệp giúp sinh viên có thêm cơ hội tiếp xúc với chuyên gia, công nghệ và bài toán thực tế. Qua đó, những kiến thức được hình thành trong giảng đường có thêm không gian để thử nghiệm, kiểm chứng và từng bước hướng đến ứng dụng.Hưởng ứng Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia năm 2026 cũng là dịp để tinh thần ấy tiếp tục được lan tỏa trong cộng đồng UIT, khuyến khích mỗi giảng viên, nhà nghiên cứu và sinh viên chủ động đặt câu hỏi, tìm kiếm cách tiếp cận mới và chuyển những ý tưởng có giá trị thành nghiên cứu, sản phẩm hoặc giải pháp phục vụ thực tiễn.Đổi mới sáng tạo để kiến tạo tương laiĐổi mới sáng tạo không chỉ bắt đầu từ những ý tưởng lớn. Một cách tiếp cận mới trong nghiên cứu, một giải pháp công nghệ cho bài toán của doanh nghiệp, một sản phẩm do sinh viên phát triển hay một kết quả nghiên cứu được chuyển giao vào thực tế đều có thể trở thành một phần của quá trình đổi mới.Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia 01/10 vì vậy không chỉ là dịp tôn vinh những thành tựu khoa học và công nghệ, mà còn góp phần thúc đẩy một văn hóa sẵn sàng thử nghiệm, hợp tác và tạo ra giá trị mới.Với UIT, tinh thần đổi mới sáng tạo được tiếp tục nuôi dưỡng từ giảng đường, phòng thí nghiệm, các dự án nghiên cứu và những kết nối với doanh nghiệp, đối tác. Bởi giá trị của đổi mới không chỉ nằm ở một ý tưởng mới, mà ở khả năng đưa tri thức và công nghệ tạo nên những thay đổi tích cực cho cộng đồng và xã hội. 

UIT Talk “AI in Software Testing” đã thu hút đông đảo sinh viên Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) tham dự tại Hội trường E, với sự đồng hành của các chuyên gia đến từ SAP Labs East Asia Vietnam. Từ AI-powered test generation, tự động hóa kiểm thử đến LLM-as-a-Judge và Quality Assurance, chương trình mang những bài toán đang được quan tâm trong môi trường phát triển phần mềm doanh nghiệp đến gần hơn với sinh viên UIT.Khi AI thay đổi cách phần mềm được kiểm thửSự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong quy trình phát triển phần mềm, trong đó kiểm thử và đảm bảo chất lượng là những lĩnh vực có nhiều tiềm năng ứng dụng.Tại UIT Talk, thay vì chỉ tiếp cận AI ở góc độ khái niệm, sinh viên được trao đổi về cách công nghệ này đang được ứng dụng vào các hoạt động kiểm thử phần mềm. Những nội dung như AI-powered test generation, tự động hóa kiểm thử, LLM-as-a-Judge và Quality Assurance giúp người tham dự hình dung rõ hơn về khả năng đưa AI vào từng giai đoạn của quá trình phát triển và đánh giá sản phẩm phần mềm.Các nội dung chuyên môn cũng mở rộng câu chuyện từ việc “AI có thể làm gì” sang cách các kỹ sư phần mềm có thể sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ công việc, đồng thời đặt ra yêu cầu mới đối với tư duy kiểm thử, khả năng đánh giá kết quả và đảm bảo chất lượng khi ngày càng nhiều công đoạn có sự tham gia của các hệ thống AI. Góc nhìn thực tế từ các chuyên gia SAPĐồng hành cùng sinh viên UIT tại chương trình là các chuyên gia đến từ SAP gồm Hai Pham - Senior Developer; Stefan Pham - Senior Developer; Nhan Tran - Talent Discovery và Kien Pham - Strategy & Ops Manager.Sự tham gia của các diễn giả ở nhiều vị trí khác nhau mang đến cho sinh viên góc nhìn tương đối toàn diện, từ công việc của developer và những thay đổi trong quy trình phát triển phần mềm đến yêu cầu tuyển dụng, vận hành và chiến lược trong môi trường doanh nghiệp công nghệ.Bên cạnh kiến thức chuyên môn, chương trình dành không gian để trao đổi về thị trường lao động khi AI ngày càng được tích hợp sâu vào hoạt động của doanh nghiệp. Qua chia sẻ trực tiếp từ các chuyên gia, sinh viên có thêm thông tin về những năng lực doanh nghiệp đang tìm kiếm, sự thay đổi của các vị trí nghề nghiệp và cách chuẩn bị để thích nghi với môi trường làm việc có AI.Kết nối doanh nghiệp để đưa công nghệ mới đến gần sinh viênUIT Talk “AI in Software Testing” nằm trong chuỗi hoạt động tăng cường kết nối giữa UIT và doanh nghiệp, qua đó đưa chuyên gia, kinh nghiệm triển khai và những bài toán thực tế của ngành công nghệ đến gần hơn với giảng đường.Với sinh viên, những chương trình như UIT Talk bổ sung một lớp trải nghiệm bên cạnh kiến thức chuyên ngành. Việc được trao đổi trực tiếp với những người đang phát triển, triển khai và quản lý sản phẩm trong doanh nghiệp giúp người học hiểu rõ hơn mối liên hệ giữa kiến thức được đào tạo và yêu cầu thực tế của thị trường.Ở chiều ngược lại, sự hiện diện của doanh nghiệp trong các hoạt động học thuật cũng tạo thêm cơ hội để Nhà trường và đối tác cùng trao đổi về xu hướng công nghệ, nhu cầu nhân lực và những năng lực mới cần được chuẩn bị cho sinh viên.Hưởng ứng Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia năm 2026Chương trình đồng thời là một trong những hoạt động của UIT hưởng ứng Ngày hội Đổi mới sáng tạo quốc gia năm 2026, góp phần lan tỏa tinh thần nghiên cứu, ứng dụng công nghệ và đổi mới sáng tạo trong cộng đồng sinh viên.Từ một chủ đề cụ thể như AI trong kiểm thử phần mềm, sinh viên không chỉ được cập nhật thêm một xu hướng công nghệ mà còn có cơ hội nhìn thấy cách một công nghệ mới đi từ nghiên cứu, công cụ đến quy trình làm việc thực tế tại doanh nghiệp. Đây cũng là cách UIT từng bước mở rộng không gian học tập ra ngoài lớp học, tăng cường kết nối giữa đào tạo với thực tiễn và tạo điều kiện để sinh viên tiếp cận những thay đổi của ngành công nghệ ngay trong quá trình học tập.Thông qua UIT Talk và các hoạt động kết nối doanh nghiệp, những khái niệm công nghệ mới không chỉ xuất hiện trong bài giảng mà được đặt vào các tình huống, quy trình và yêu cầu nghề nghiệp cụ thể. Qua đó, sinh viên có thêm cơ hội chuẩn bị năng lực chuyên môn, tư duy đổi mới và khả năng thích ứng với một thị trường công nghệ đang thay đổi nhanh chóng dưới tác động của AI.

Olympic Trí tuệ Nhân tạo Sinh viên 2026 – OlpAI’26 chính thức trở lại! Đây là sân chơi học thuật dành cho sinh viên yêu thích và có định hướng phát triển trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, với 3 mảng chính: Machine Learning (ML); Computer Vision (CV); Natural Language Processing (NLP).Nhằm tuyển chọn những sinh viên có năng lực, kinh nghiệm và mong muốn tham gia thi đấu AI, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT) chính thức mở đăng ký Vòng Sơ tuyển cấp Trường, hướng đến thành lập đội tuyển UIT tham dự OlpAI’26.THÔNG TIN ĐĂNG KÝ VÒNG SƠ TUYỂN- Hình thức: Đăng ký cá nhân- Số lượng: Tối đa 90 cá nhân- Hạn chót đăng ký: 23:59 ngày 01/10/2026Trong trường hợp số lượng đăng ký vượt quá 90, Ban Tổ chức sẽ xét duyệt CV để lựa chọn 90 cá nhân tham gia Vòng Sơ tuyển.LỘ TRÌNH TUYỂN CHỌN VÀ THI ĐẤU01. Vòng Sơ tuyển cấp Trường- Thời gian: 03/10/2026- Địa điểm: Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT)Thí sinh sẽ được đánh giá dựa trên bài thi lý thuyết kết hợp với kinh nghiệm thực chiến trong ML, NLP và CV.Từ kết quả vòng sơ tuyển, Ban Tổ chức sẽ lựa chọn 30 cá nhân tham gia chương trình ôn luyện và bồi dưỡng đội tuyển UIT.02. Vòng thi Miền Nam- Thời gian: 01/11/2026- Địa điểm: Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH)Các đội tuyển khu vực miền Nam sẽ tham gia tranh tài tại vòng thi khu vực.03. Vòng thi Toàn quốc- Thời gian: 07/12 – 09/12/2026- Địa điểm: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông Việt – Hàn, Đại học Đà Nẵng (VKU), Đà NẵngVòng thi quy tụ các đội tuyển xuất sắc đến từ các trường đại học trên toàn quốc.LƯU ÝVòng Sơ tuyển cấp Trường giới hạn tối đa 90 sinh viên tham dự. Sau vòng thi, 30 cá nhân sẽ được lựa chọn vào chương trình ôn luyện và bồi dưỡng đội tuyển UIT.Đây là cơ hội dành cho các bạn sinh viên UIT đã có nền tảng và kinh nghiệm trong AI muốn đánh giá năng lực bản thân cũng như cọ xát với các bài toán ML, CV và NLP. Đồng thời, đây cũng là cơ hội để các bạn tích lũy kinh nghiệm thi đấu học thuật và chuẩn bị cho các vòng thi cấp khu vực và toàn quốc.Form đăng ký: https://forms.gle/XWvmCXEnxDCxKMWt7Hạn chót đăng ký: 23:59 ngày 01/10/2026Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/1bFWytZnq2/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Sau 5 ngày “thực chiến”, Red Team của CLB An toàn thông tin W1 – Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) đã xuất sắc đạt Giải Nhì tại Chương trình Diễn tập thực chiến đảm bảo an ninh mạng TP.HCM năm 2026 với 80/100 điểm. Diễn ra từ ngày 24 - 28/09/2026, chương trình được tổ chức theo mô hình Red Team/Blue Team, trực tiếp trên 3 hệ thống thông tin thuộc các lĩnh vực thiết yếu của Thành phố: giáo dục và đào tạo, quản lý sức khỏe cộng đồng và dịch vụ cấp nước.Ở vai trò Red Team, đội W1 – UIT thực hiện kiểm thử, tìm kiếm lỗ hổng và điểm yếu của hệ thống trong phạm vi được Ban Tổ chức phê duyệt. Theo kết quả tổng kết do đội cung cấp, UIT đạt 80/100 điểm, với những nội dung nổi bật gồm phân tích mã nguồn chuyên sâu, bypass xác thực ASP.NET và phát hiện rò rỉ khóa.Đội hình Red Team W1 – UIT:- ThS. Nghi Hoàng Khoa – Đội trưởng- Nguyễn Lê Thành Nam – Thành viên- Lê Việt Hoàng – Thành viên- Võ Quang Vũ – Thành viên- Võ Đức Thắng – Thành viên- Lê Ngọc Bảo Minh – Thành viên- Nguyễn Trọng Nhân – Thành viênKết quả lần này cũng cho thấy những kỹ năng được rèn luyện qua CTF và nghiên cứu An toàn thông tin có thể tiếp tục được thử sức trong môi trường Red Team thực chiến, nơi các thành viên phải phân tích và đánh giá những hệ thống đang vận hành thực tế. Chương trình hướng đến việc phát hiện sớm lỗ hổng, nâng cao năng lực ứng phó và góp phần bảo đảm an toàn cho các hệ thống thông tin quan trọng của TP.HCM.Bài viết đầy đủ tại: https://ttbc-hcm.gov.vn/tphcm-ra-soat-diem-yeu-qua-dien-tap-thuc-chien-an-ninh-mang-1022238.html Thông tin chi tiết: https://www.facebook.com/share/p/1F9hdtWs3q/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Được tổ chức thường niên từ năm 2023, SEAPP là sân chơi dành cho sinh viên UIT trình diễn những sản phẩm ứng dụng sáng tạo, giao lưu, học hỏi và thử sức với khả năng phát triển sản phẩm thực tiễn.SEAPP dành cho sinh viên Khoa Công nghệ Phần mềm và sinh viên các khoa khác tại UIT có quan tâm. Mỗi đội thi cần từ 1 - 6 thành viên.Với hai bảng thi chính là Game (Mobile Game, Web Game) và App (Mobile App, Desktop App, Web), sản phẩm được chấp nhận tại SEAPP 2026 gồm: đồ án môn học, khóa luận tốt nghiệp hay sản phẩm do chính nhóm phát triển.Các cột mốc thời gian đáng chú ý:- 28/09 - 10/12: Đăng ký sản phẩm- 14/12: Công bố các sản phẩm vào vòng Triển lãm- 14 - 16/12: Hoàn thiện poster, chuẩn bị Triển lãm- 17/12: Ngày hội Triển lãm SEAPP 2026 tại UIT- 17 - 20/12: Tính điểm, công bố kết quả và trao thưởngMỗi bảng Game và App đều có:- 01 Giải Nhất: 2.000.000 đồng- 02 Giải Nhì: 1.000.000 đồng/giải- 03 Giải Ba: 500.000 đồng/giải- 03 Giải Khuyến khích: 300.000 đồng/giảiBên cạnh giải thưởng, sinh viên tham gia còn được cộng điểm rèn luyện, hỗ trợ tài nguyên tính toán hoặc server khi cần; sản phẩm đạt giải được xem xét đề xuất cộng điểm cho môn học liên quan.Đăng ký bằng email UIT: https://forms.gle/QZ1FGSpuMTX2TrVU7Xem chi tiết SEAPP 2026: https://link.uit.edu.vn/SEAPP2026Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19WpaD8bym/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng nhóm sinh viên Minh Đại – Chí Thành – Nguyễn Hải Phong, sinh viên ngành An toàn thông tin, Khoa Mạng máy tính và Truyền thông, đã xuất sắc có bài báo khoa học về phát hiện lỗ hổng bảo mật trong hợp đồng thông minh được chấp nhận đăng tại Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI) — một tạp chí uy tín hàng đầu, nằm trong Top 20 của lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, thuộc danh mục Q1 và được xuất bản bởi Elsevier.Tên bài báo: “ContractShield: Bridging Semantic-Structural Gaps via Hierarchical Cross-Modal Fusion for Multi-Label Vulnerability Detection in Obfuscated Smart Contracts”   Sinh viên thực hiện:   - Trần Dương Minh Đại — Lớp ATTN2022   - Nguyễn Chí Thành — Lớp ATTT2022   - Nguyễn Hải Phong — Lớp ATTT2022   Bài báo là kết quả nghiên cứu khoa học của sinh viên về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện đa nhãn các lỗ hổng bảo mật của hợp đồng thông minh, đặc biệt trong bối cảnh mã nguồn bị làm rối nhằm né tránh các hệ thống phát hiện.   Giảng viên hướng dẫn: ThS. Đoàn Minh Trung, TS. Phan Thế Duy, PGS.TS Trương Hữu Trầm — Viện Công nghệ Singapore (SIT), PGS.TS Phạm Văn HậuLời cảm ơn của nhóm sinh viên: “Trước tiên, nhóm chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc đến quý thầy. Chúng em chân thành cảm ơn quý thầy đã tận tâm định hướng, truyền đạt những kiến thức chuyên môn quý báu và kiên nhẫn đồng hành cùng nhóm từ những ý tưởng ban đầu cho đến khi nghiên cứu được hoàn thiện. Những góp ý nghiêm túc, sự hỗ trợ tận tình và tinh thần làm việc khoa học của các thầy là nguồn động lực quan trọng giúp nhóm vượt qua những khó khăn trong quá trình thực hiện công trình. Nhóm cũng xin chân thành cảm ơn PTN ATTT (InSecLab), Khoa Mạng máy tính và Truyền thông cùng Trường Đại học Công nghệ Thông tin — ĐHQG-HCM đã tạo điều kiện và xây dựng một môi trường học tập, nghiên cứu tích cực cho sinh viên. Kết quả này sẽ là động lực lớn để chúng em tiếp tục cố gắng và theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học trong thời gian tới”.Tóm tắt bài báo (Abstract): Smart contracts are increasingly targeted by adversaries employing obfuscation techniques such as bogus code injection and control flow manipulation to evade vulnerability detection. Existing multimodal methods often process semantic, temporal, and structural features in isolation and fuse them using simple strategies such as concatenation. This limits cross-modal interaction and weakens robustness when one modality is obfuscated. To address these challenges, we propose ContractShield, a multimodal framework with a three-stage hierarchical fusion mechanism. The first stage refines each modality independently, the second enables directed pairwise information exchange across modalities, and the final stage applies adaptive weighting to the three representations, recomputed for each contract. ContractShield encodes (1) Solidity source code with sliding-window CodeBERT, (2) opcode sequences with xLSTM (Extended Long Short-Term Memory), and (3) bytecode-derived control flow graphs (CFGs) with Graph Attention Network version 2 (GATv2). On clean data, ContractShield achieves an 89% Hamming Score and a 91% F1-score across five vulnerability types. Under obfuscation, its Hamming Score decreases by only 1.22–3.42 percentage points while remaining above 73%, compared with 4.10–5.30 for concatenation-based fusion using the same three encoders and 2.24–20.84 for single-stage attention-based fusion baselines, whose Hamming Score falls as low as 39.27%. ContractShield also outperforms the strongest baseline by 3.66–11.82 F1-score points across all obfuscation settings and test sets. These results demonstrate that hierarchical cross-modal fusion improves robustness to obfuscation and supports more reliable smart contract vulnerability detection.   Thông tin về tạp chí khoa học: Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI), tạp chí khoa học quốc tế thuộc nhà xuất bản Elsevier, là một trong những diễn đàn học thuật uy tín trong lĩnh vực ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào các bài toán kỹ thuật và thực tiễn. Tạp chí duy trì xếp hạng Q1 (Quartile 1) theo hệ thống SCImago Journal Rank (SJR), đồng thời có Journal Impact Factor đạt 9.0 và CiteScore đạt 11.7, phản ánh chất lượng và sức ảnh hưởng của các công trình được công bố. EAAI ưu tiên những nghiên cứu đề xuất phương pháp trí tuệ nhân tạo có tính mới, được kiểm chứng chặt chẽ và có khả năng giải quyết các vấn đề kỹ thuật thực tế. Việc công bố nghiên cứu về phát hiện lỗ hổng hợp đồng thông minh tại EAAI không chỉ khẳng định tính mới và nền tảng phương pháp vững chắc của công trình mà còn cho thấy tiềm năng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc nâng cao mức độ an toàn và tin cậy cho hệ sinh thái blockchain.  Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19UzR11LtV/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Công trình “Continual Model Merging with Test-Time Adaptation for Whole-Slide Image Analysis” của nhóm tác giả Duc Thanh Le, Doanh C. Bui, Mai K. Nguyen và Khang Nguyen đã xuất sắc nhận Best Paper Award tại CLiMeM | MICCAI 2026 - Continual Learning in Medical Multimodal-Vision.Giải thưởng ghi nhận tính mới và những đóng góp nổi bật của công trình trong Continual Learning for Computational Pathology.Nghiên cứu tập trung vào Whole-Slide Image Analysis - phân tích ảnh tiêu bản bệnh lý toàn lát, đồng thời khai thác Continual Model Merging và Test-Time Adaptation, những hướng tiếp cận đáng chú ý trong việc giúp mô hình AI thích nghi với dữ liệu mới và các điều kiện khác nhau trong quá trình vận hành.Giải thưởng được trao ngày 27/9/2026 tại Strasbourg, Pháp, trong khuôn khổ MICCAI 2026 - một diễn đàn quốc tế về nghiên cứu giao thoa giữa Medical Image Computing, Computer-Assisted Intervention và AI trong y tế.Thêm một dấu ấn đáng tự hào của nghiên cứu AI hướng đến những bài toán thực tế trong y tế và chăm sóc sức khỏe. Xin chúc mừng nhóm tác giả! Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19NDyXhxzu/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Chúc mừng Nguyễn Ngọc Sáng và Nguyễn Minh Quân – sinh viên ngành An toàn thông tin – đã có bài báo khoa học được chấp nhận đăng tại Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 32 về Hệ thống Song song và Phân tán – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS 2026), tổ chức tại Tokyo, Nhật Bản.Bài báo: “Improving TTP Alignment in LLM-Based Malware Artifact Generation via Hybrid Verification”Sinh viên thực hiện:- Nguyễn Ngọc Sáng - Lớp ATTT2023.2- Nguyễn Minh Quân - Lớp ATTT2023.2Giảng viên hướng dẫn: TS. Phan Thế DuyLời cảm ơn của nhóm sinh viên:"Chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS. Phan Thế Duy và cùng với các thầy cô của Phòng thí nghiệm An toàn thông tin (InSecLab) thuộc Khoa Mạng máy tính và Truyền thông đã tận tình hướng dẫn, góp ý và đồng hành cùng chúng em trong suốt quá trình thực hiện nghiên cứu. Những định hướng chuyên môn, các ý kiến phản biện và sự hỗ trợ của các thầy và các cô đã giúp chúng em hoàn thiện đề tài cũng như bài báo tốt hơn. Đây là một trải nghiệm rất quý báu và là động lực để chúng em tiếp tục phát triển trên con đường nghiên cứu khoa học."Tóm tắt bài báo:The rapid development of Large Language Models (LLMs) has opened up new possibilities for automating cybersecurity tasks, including threat analysis, code generation, and adversarial behavior simulation. However, in systems that use LLMs to generate artifacts for malware research, a key challenge is ensuring that the techniques selected during the planning stage are truly aligned with the cybersecurity behaviors intended to be simulated. This paper extends the MalGEN architecture, a multi-agent framework for modeling and generating malware artifacts in controlled research environments, by introducing a new component called the TTP-conditioned Hybrid Verifier. Positioned between the Planner and Developer stages, this component validates and refines the MITRE ATT&CK techniques selected by the Planner before the system proceeds to code generation. The complete framework consists of five components: Planner → Hybrid Verifier → Developer → Integrator → Builder.The verification mechanism combines Planner confidence, attack-stage compatibility, semantic similarity using SciBERT, dataset-supported evidence, and rule-based adjustments. The system is evaluated on 15 cybersecurity behavior scenarios using four configurations based on GPT-4o and DeepSeek-V4-Pro, with and without the Hybrid Verifier. A total of 60 outputs are used to assess the impact of verification on TTP selection prior to code generation. Experimental results show that the Hybrid Verifier improves the alignment between selected TTPs and the expected behaviors. Macro-F1 increases from 51.92% to 57.53% for GPT-4o and from 56.92% to 63.00% for DeepSeek-V4-Pro, mainly due to improved recall. In addition, the number of cases in which the selected TTPs match MITRE ATT&CK signals reported by VirusTotal also increases for both models. These findings indicate that Hybrid Verification improves the accuracy of TTP selection before code generation, providing stronger support for research on adversarial behavior simulation and defensive system evaluation.Thông tin về hội nghị:IEEE ICPADS 2026 – The 32nd IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems là kỳ thứ 32 của hội nghị quốc tế IEEE về các hệ thống song song và phân tán. Hội nghị năm 2026 sẽ diễn ra từ 22–26/11/2026 tại Tokyo, Nhật Bản, tại International Conference Center, Waseda University. Với chủ đề “Ubiquitous Computing for Global Communities”, ICPADS 2026 được giới thiệu là một flagship conference của IEEE Computer Society, tập trung vào các hướng nghiên cứu như AI Infrastructure and Systems, Edge Intelligence, AIoT, Web3 Security and Privacy, Agentic Systems and Networks và Intelligent Computing.Đặc biệt, ICPADS được xếp hạng B theo hệ thống xếp hạng hội nghị quốc tế ICORE/CORE 2026, thuộc lĩnh vực Distributed Computing and Systems Software. Các bài báo nghiên cứu tại ICPADS 2026 được phản biện theo hình thức single-blind peer review và sử dụng định dạng IEEE Computer Society Proceedings. Theo thông tin chính thức của hội nghị, các bài được chấp nhận sẽ được submitted to IEEE Xplore và EI, đồng thời các công trình chất lượng cao có cơ hội được đề cử vào các số đặc biệt của các tạp chí liên kết. Hội nghị được hỗ trợ bởi IEEE, IEEE Computer Society, IEEE Computer Society Technical Committee on Parallel Processing (TCPP) và Technical Community on Distributed Processing (TCDP).Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/19VRTZMm9e/ Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin  

Ngày 02 - 03/10/2026, Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) tổ chức HEALTHINFO IV 2026 với chủ đề “AI for Healthcare”, quy tụ 13 diễn giả và chuyên gia đến từ 8 quốc gia. Hội nghị tạo không gian kết nối giữa công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo và y tế, tập trung trao đổi những hướng nghiên cứu, ứng dụng và bài toán thực tiễn đang định hình tương lai của Health Informatics và chăm sóc sức khỏe trong kỷ nguyên số.13 diễn giả từ 8 quốc gia cùng hội tụ tại UITHEALTHINFO IV 2026 có sự tham gia của các nhà khoa học, chuyên gia công nghệ, y tế và quản lý đến từ nhiều quốc gia, tạo nên một diễn đàn học thuật đa ngành và quốc tế ngay tại UIT.Các diễn giả tham gia HEALTHINFO IV 2026 gồm Prof. Chien-Yeh Hsu; Prof. Volker B. Schulte; Prof. Jim-Tong Horng; Prof. Peter Chang; Prof. Shin Hyungsub; Prof. Mark Lin; Prof. Tuyen Van Duong; Ms. Florence Gaudry-Perkins; Prof. Dr. Do Phuc; Mason Cobb, MD; Sammy Wahab, MBA; Dr. Nguyen Tat Bao Thien và Mr. Yusuke Hirai.Sự hiện diện của các chuyên gia với nền tảng chuyên môn khác nhau mở ra cơ hội để những vấn đề của y tế được tiếp cận từ nhiều góc nhìn, từ AI, khoa học dữ liệu và hệ thống thông tin đến nghiên cứu y sinh, quản trị y tế, sức khỏe số và hiểu biết sức khỏe.Đây cũng là đặc trưng của Health Informatics, một lĩnh vực đòi hỏi sự giao thoa giữa khoa học máy tính, dữ liệu, y học và quản lý để chuyển những tiến bộ công nghệ thành các giải pháp có khả năng hỗ trợ hoạt động chăm sóc sức khỏe.4 Distinguished Keynote Speakers và những vấn đề đang định hình tương lai y tếĐiểm nhấn của HEALTHINFO IV 2026 là các phiên trình bày của 4 Distinguished Keynote Speakers, tập trung vào những chủ đề đang nhận được sự quan tâm trong nghiên cứu và ứng dụng AI cho y tế.Các phiên keynote sẽ đưa người tham dự tiếp cận những vấn đề từ việc kết hợp AI với Real-World Data trong chăm sóc sức khỏe, tương lai của bệnh viện trước sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, ứng dụng Machine Learning trong nghiên cứu thuốc kháng virus đến hành trình đưa AI từ nghiên cứu và phát triển công nghệ vào ứng dụng lâm sàng và quản trị y tế.Qua đó, câu chuyện về AI không chỉ dừng lại ở khả năng xây dựng một mô hình có độ chính xác cao. HEALTHINFO IV hướng đến những câu hỏi rộng hơn về cách dữ liệu được khai thác, công nghệ được triển khai trong môi trường y tế thực tế và cách các giải pháp AI có thể tạo ra giá trị cho người bệnh, đội ngũ chuyên môn và hệ thống chăm sóc sức khỏe.Khi AI, công nghệ và y tế gặp nhauSự phát triển của AI đang mở ra nhiều hướng tiếp cận mới trong chăm sóc sức khỏe, nhưng đồng thời cũng đặt ra những yêu cầu ngày càng cao về chất lượng dữ liệu, khả năng triển khai, tính minh bạch, quản trị và sự phối hợp giữa các lĩnh vực chuyên môn.HEALTHINFO IV 2026 được tổ chức như một điểm gặp giữa những cộng đồng vốn có cách tiếp cận khác nhau đối với cùng một vấn đề. Nhà nghiên cứu công nghệ có thể nhìn một bài toán y tế dưới góc độ dữ liệu và thuật toán; chuyên gia y tế mang đến yêu cầu từ thực tiễn chăm sóc sức khỏe; trong khi các chuyên gia quản lý và doanh nghiệp bổ sung góc nhìn về triển khai, vận hành và khả năng đưa giải pháp vào ứng dụng.Sự giao thoa này tạo điều kiện để các ý tưởng nghiên cứu được đặt trong bối cảnh thực tiễn, đồng thời giúp những nhu cầu từ lĩnh vực y tế được kết nối với năng lực nghiên cứu và phát triển công nghệ.Mở rộng mạng lưới nghiên cứu quốc tế từ UITViệc quy tụ 13 diễn giả và chuyên gia đến từ 8 quốc gia tại HEALTHINFO IV 2026 tiếp tục mở rộng không gian trao đổi học thuật quốc tế tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin. Không chỉ tiếp cận các hướng nghiên cứu mới, giảng viên, nhà nghiên cứu và người học còn có cơ hội trao đổi trực tiếp với các chuyên gia, tìm kiếm những điểm giao thoa chuyên môn và hình thành các kết nối cho hoạt động nghiên cứu trong tương lai.Đối với một lĩnh vực liên ngành như Health Informatics, những kết nối này đặc biệt quan trọng bởi một giải pháp công nghệ cho y tế thường không thể được phát triển chỉ từ một chuyên ngành. Sự phối hợp giữa công nghệ, y khoa, dữ liệu, quản trị và các đối tác quốc tế tạo thêm điều kiện để những kết quả nghiên cứu tiến gần hơn đến khả năng ứng dụng.Thông qua HEALTHINFO IV 2026, UIT tiếp tục tạo không gian để các nhà khoa học, chuyên gia và cộng đồng nghiên cứu cùng trao đổi về những vấn đề công nghệ có tác động trực tiếp đến con người. Từ AI và dữ liệu đến bệnh viện, nghiên cứu thuốc và quản trị y tế, các chủ đề tại hội nghị cùng hướng đến một câu hỏi chung: công nghệ có thể được nghiên cứu và ứng dụng như thế nào để đóng góp thiết thực hơn cho tương lai chăm sóc sức khỏe.Thông tin HEALTHINFO IV 2026Thời gian: 02 - 03/10/2026Địa điểm: Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCMHình thức: Trực tiếp và trực tuyến 

Trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM (UIT) chính thức nhận hồ sơ Chương trình Thực tập Quốc tế tại National Institute of Informatics (NII), Nhật Bản lần 2 năm 2026. Chương trình dành 3 suất cho học viên Thạc sĩ và nghiên cứu sinh Tiến sĩ đang theo học tại UIT, mở thêm cơ hội để người học tham gia môi trường nghiên cứu quốc tế, làm việc với các nhà khoa học và phát triển hướng nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực công nghệ thông tin.Từ UIT đến môi trường nghiên cứu quốc tếVới học viên sau đại học, một kỳ thực tập quốc tế không chỉ mang đến trải nghiệm học tập tại một cơ sở nghiên cứu mới mà còn là cơ hội để tiếp cận phương pháp nghiên cứu, trao đổi học thuật và xây dựng mạng lưới chuyên môn với các nhà khoa học quốc tế.Trong đợt tuyển chọn lần này, ứng viên có thể lựa chọn tối đa 3 chủ đề từ danh sách các hướng nghiên cứu do NII công bố. Người đăng ký cần chủ động tìm hiểu hướng nghiên cứu phù hợp và có minh chứng đã liên hệ với giáo sư tại NII.Yêu cầu này đặt người học vào vị trí chủ động ngay từ những bước đầu tiên: xác định vấn đề mình quan tâm, tìm kiếm nhóm nghiên cứu phù hợp và kết nối với nhà khoa học có chuyên môn liên quan. Đây cũng là những năng lực quan trọng đối với học viên cao học và nghiên cứu sinh khi tham gia cộng đồng nghiên cứu quốc tế.Mở rộng không gian học thuật cho học viên sau đại học UITViệc tiếp tục triển khai Chương trình Thực tập Quốc tế tại NII góp phần mở rộng không gian đào tạo và nghiên cứu của UIT ra ngoài khuôn viên Nhà trường. Người học có thêm cơ hội đưa kiến thức và kinh nghiệm nghiên cứu đã tích lũy tại UIT vào một môi trường học thuật khác, đồng thời tiếp cận những cách đặt vấn đề, phương pháp và hướng nghiên cứu mới.Những trải nghiệm này đặc biệt có ý nghĩa đối với đào tạo sau đại học, khi quá trình phát triển một nhà nghiên cứu không chỉ dựa trên kiến thức chuyên ngành mà còn cần khả năng trao đổi học thuật, hợp tác quốc tế và tham gia vào các mạng lưới nghiên cứu rộng hơn.Thông qua các chương trình trao đổi và thực tập nghiên cứu quốc tế, UIT tiếp tục tạo điều kiện để học viên, nghiên cứu sinh tăng cường năng lực nghiên cứu, mở rộng kết nối học thuật và từng bước tham gia sâu hơn vào môi trường khoa học quốc tế.Thông tin đăng kýChương trình dành cho học viên Thạc sĩ và nghiên cứu sinh Tiến sĩ đang theo học tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin, với 3 suất trong đợt tuyển chọn lần 2 năm 2026.Ứng viên có thể lựa chọn tối đa 3 chủ đề nghiên cứu trong danh sách của NII và cần chuẩn bị hồ sơ theo yêu cầu của chương trình, trong đó có minh chứng đã liên hệ với giáo sư tại NII.Thời hạn nộp hồ sơ: 11:00 ngày 09/10/2026.Hồ sơ bản mềm gửi về: qhdn@uit.edu.vn.Hồ sơ bản cứng nộp tại Phòng A.125, gặp Chuyên viên Thùy Dương trong giờ hành chính.Thông tin chi tiết, danh sách chủ đề nghiên cứu và hồ sơ chương trình được đăng tải trên website của đơn vị phụ trách quan hệ đối ngoại UIT: https://qhdn.uit.edu.vn/vi/bai-viet/chuong-trinh-thuc-tap-quoc-te-tai-national-institute-informatics-nii-lan-2-nam-2026 Chương trình tại NII vì vậy không chỉ là một kỳ thực tập ở Nhật Bản, mà còn mở thêm một con đường để học viên cao học và nghiên cứu sinh UIT phát triển năng lực nghiên cứu, mở rộng mạng lưới học thuật và chuẩn bị cho những hợp tác khoa học quốc tế trong tương lai.